应用导致列表而不是数据框

Question

我有一个数据框，其中包含在行上重复的案例。有些行的数据比其他行更完整。我想对案例进行分组，然后将第一个非缺失值分配给该组该列中的所有 NA 单元格。这似乎是一个足够简单的任务，但我被困住了。我有有效的语法，但是当我尝试使用 apply 将代码应用于数据框中的所有列时，我得到一个列表而不是数据框。使用 do.call(rbind) 或 rbindlist 或 unlist 也不能​​完全解决问题。

这是语法。

df$groupid<-group_indices (df,id1,id2) #creates group id on the basis of a combination of two variables

df%<>%group_by(id1,id2) #actually groups the dataframe according to these variables

df<-summarise(df, xvar1=xvar1[which(!is.na(xvar1))[1]]) #this code works great to assign the first non missing value to all missing values but it only works on 1 column at a time (X1).  

我有很多专栏，所以我尝试使用 apply 来使这成为一项易于管理的任务..

df<-apply(df, MARGIN=2, FUN=function(x) {summarise(df, x=x[which(!is.na(x))[1]])
  }
)

这为我提供了每个变量的列表，我想要一个数据框（然后我将对其进行重复数据删除）。我尝试了 rbindlist 和 do.call(rbind)，这些结果产生了一个只有 3 列的长数据框 - 两个 group_by 变量和“x”。

我知道问题只是我如何使用 apply，可能是使用 'which' 进行索引，但我很难过。

Answer 1

如何将lapply 与do.call 和cbind 一起使用，如下所示：

df <- do.call(cbind, lapply(df, function(x) {summarise(df, x=x[which(!is.na(x))[1]])}))